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Enregistrement W2137159052 · doi:10.4021/wjon240w

Sorafenib Improves Survival in Metastatic Hepatocellular Carcinoma: A Case Report

2010· article· en· W2137159052 sur OpenAlexvenueno aff
Filipe Nery

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Oncology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatocellular Carcinoma Treatment and Prognosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSorafenibMedicineHepatocellular carcinomaMetastasisInferior vena cavaInternal medicineRenal cell carcinomaOncologyCancerAngiogenesisRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hepatocellular carcinoma (HCC) is a very common cancer. Curative treatments and local ones are well validated. Sorafenib, a multi-kinase receptor inhibitor was introduced in 2007 for advanced HCC in patients with preserved liver function. HCC is known to be resistant to systemic chemotherapy, and there are no validated therapies improving survival for metastatic disease. Herein, we report a case of a 45 years old woman with chronic hepatitis B infection submitted to a right hepatectomy in May 2001 for an hepatic tumor with more than 10 cm wide, confirmed as a HCC moderately differentiated. Three years later, a solitary pulmonary metastasis was documented and a metastectomy was done. In February 2009, the patient started on sorafenib 400 mg twice daily due to an inferior mediastinal metastasis with a vena cava thrombus associated. Computed tomography (CT) scan done 13 months after revealed a consistently mass reduction in more than 50% and a clinically well patient without important collateral effects. HCC is a highly vascularized tumor and sorafenib is known to inhibit both tumor angiogenesis and tumor cell survival. It is already approved for the treatment of advanced and metastatic renal cell cancer. In our case, the combination of two well done surgical procedures and the posterior use of sorafenib when a metastasis was found in an inaccessible surgical place with macroscopic vascular invasion, led to a long survival without important side effects.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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